Facebook AI Research 声称已经创建了一个机器学习系统，以避免识别视频中的人物。 初创公司喜欢 之前的一些公司已经为照片创建了类似的技术，但该技术首次允许处理视频。 在第一次测试中，该方法能够破坏基于相同机器学习的现代人脸识别系统的运行。
用于自动视频修改的人工智能不需要针对特定视频进行额外的训练。 该算法用稍微扭曲的版本替换人脸，使其难以使用面部识别技术进行识别。 你可以看看它是如何工作的 .
一篇解释该方法的论文称，“面部识别可能会导致隐私丧失，而面部替换技术可用于创建误导性视频。” — 最近与面部识别技术的进步和滥用相关的世界事件提出了了解成功应对去身份识别方法的需求。 迄今为止，我们的方法是唯一适用于视频（包括广播）的方法，并且提供的质量远远超过文献中描述的方法。”
Facebook 的方法将对抗性自动编码器与神经网络相结合。 Facebook 人工智能研究工程师、特拉维夫大学教授 Lior Wolf 在电话中告诉 VentureBeat，作为训练的一部分，研究人员试图欺骗经过训练来识别面孔的神经网络。
“因此，自动编码器试图让经过训练来识别面部的神经网络变得困难，它实际上是一种通用技术，如果您需要开发一种掩盖语音或在线行为或任何其他类型的方法，也可以使用它。需要删除的可识别信息，”他指出。
人工智能使用编码器-解码器架构来生成人脸的扭曲和未扭曲图像，然后可以将其嵌入到视频中。 Facebook 目前没有计划在其任何应用程序中使用这项技术，该社交网络的一位代表告诉 VentureBeat。 但这些方法可以生产出人类仍可识别但人工智能系统无法识别的材料。
Facebook 目前面临与社交网络自动面部识别问题相关的 35 亿美元诉讼。
来源： 3dnews.ru